データストリーム

コネクション指向通信では、データストリームとは、情報を伝達するためにデジタル符号化された信号のシーケンスを送信することである。^{[ 1 ]}通常、送信されるシンボルは一連のパケットにグループ化される。^{[ 2 ]}

データストリーミングは今や至るところで見られる。インターネット上で送信されるデータのほとんどは、データストリームとして送信される。携帯電話で会話をする場合も、音声はデータストリームとして送信される。

厳密に言えば、データストリームとは任意の順序対のことである。${\displaystyle (s,\Delta )}$どこ：

1. ${\displaystyle s}$はタプルのシーケンスであり、
2. ${\displaystyle \Delta }$は、正の実時間間隔のシーケンスです。

データストリームには、選択されたデータ形式に応じて異なるデータセットが含まれます。

• 属性–データ ストリームの各属性^{[ 3 ]}は、セグメント / データ ポイント ID、タイムスタンプ、地理データなどの特定のタイプのデータを表します。
• タイムスタンプ属性は、イベントが発生した日時を特定するのに役立ちます。
• 対象者IDは、クッキーから抽出されたアルゴリズムによってエンコードされたIDです。
• 生データとは、アルゴリズムや人間による処理を経ずに、データ提供元から直接提供された情報のことです。
• 処理済みデータとは、将来のアクションに使用するために準備されたデータ（何らかの方法で変更、検証、またはクリーニングされたもの）のことです^{[ 4 ] 。}

データストリームが利用される分野は多岐にわたります。

• 不正検出とスコアリング– 生データは、不正防止アルゴリズム（不正検出のためのデータ分析技術）のソースデータとして使用されます。たとえば、タイムスタンプ、Cookie の発生、データポイントの分析は、スコアリング システム内で不正を検出したり、メッセージの受信者がボットではないこと（いわゆる非人間トラフィック^{[ 5 ]} ）を確認したりするために使用されます。
• 人工知能においては、生データはAIおよび機械学習アルゴリズムの構築時に、訓練データセットとテストデータセットのように扱われます。
• 生データは、ユーザープロファイルをカスタマイズするためのプロファイリングとパーソナライゼーションに使用され^{[ 6 ]}、性別や場所（データポイントに基づく）などのセグメンテーションのために分割されます。
• ビジネスインテリジェンス（BI）において、生データはBIシステムの情報源となり、購入履歴や地理情報など、ユーザープロファイルに関する詳細情報を充実させるために使用されます。この情報は、ビジネス分析や予測調査に活用されます。
• ターゲティング– データサイエンティストによって処理されたデータはオンラインキャンペーンを改善し、ターゲットオーディエンスにリーチするために使用されます。^{[ 7 ]}
• CRMエンリッチメント– 生データを顧客関係管理システム（CRM）と統合します。CRM統合により、ユーザープロファイルの不足部分を人口統計データ、興味関心、購買意向などの情報で補完できます。

データストリームとの主要な統合機能は以下のとおりです。

• データストリームは、顧客データプラットフォーム（CDP）、顧客関係管理（CRM）、データ管理プラットフォーム（DMP）などのシステムと統合され、外部データでユーザープロファイルを充実させます。外部ソースを使用することで、既存ユーザーに関する知識を拡張することが可能です。^{[ 8 ]}
• データストリームは、ビジネスインテリジェンスシステムを強化し、分析の精度を高め、結論の正確性を向上させるために使用されます。
• コンテンツ管理システム（CMS）との連携においては、データストリームを用いてユーザーを識別し、初回訪問であってもユーザーに合わせたパーソナライズされた体験を提供します。データ分析によって、ウェブサイトのコンテンツがユーザーに合わせて最適化されるのです。
• データストリームは、プログラマティック広告のエコシステム内のデマンドサイドプラットフォーム（DSP）と統合されています。関係者（広告主など）は、ユーザーIDを交換し、既存のプロファイルと連結することができます。
• データストリームは、それぞれのユーザーセグメント（例えば、自動車業界に関心のある人々）を選択し、オンラインキャンペーンに活用するために使用されます。セグメントは、データストリームから得られたより多くのユーザー特性によって強化され、その後DSPに送信されます。

データストリームでは、ユーザー側でどのデバイスが使用されたかが確認できます。これはユーザーエージェント上で確認できます。

• モバイル– ユーザーがモバイルブラウザを使用して閲覧する場合、画面解像度が狭く、モバイルアプリのバージョンも狭くなります。
• デスクトップ– ユーザーがデスクトップ版のブラウザまたはアプリを使用する場合。

以下の情報は、使用済みデバイスから共有されます。

• イベントが発生したウェブサイトへの実際のURL
• ユーザーエージェント
• 位置情報
• インターネットプロトコル（IP）

データポイントとは、ウェブサイト上でユーザーが行った特定のアクションに関する情報を収集するタグのことです。データポイントには2種類あり、その値は適切なオーディエンスを作成するために使用されます。それらは以下のとおりです。

• 特定のイベントの発生に関する情報を含む「イベント」（例：リンクのクリック、広告の表示）
• 数値または英数字の値を持つ「属性」。

セグメントは、AND、OR、NOT演算子を使用して特定のデータポイントに基づいて構築された論理ステートメントです。^{[ 9 ]}ハイブリッドデータ– データポイントとセグメントデータ形式の両方からの生データ。^{[ 10 ]} URL –アクセスされた特定のURLに関する情報のセットです。

ウェブサイトから収集される情報は、ユーザーの行動に基づいています。データプロバイダーは、個人情報と非個人情報の両方を提供します。データストリームで利用可能なユーザーデータには、次の2種類があります。

• 個人識別情報（PII）とは、個人を明確に、またはデータ識別方法と組み合わせることで個人を特定できる情報です。PIIの例としては、保険証番号、電子メールアドレス、電話番号、 IPアドレス、位置情報、生体認証データなどがあります。 ^{[ 11 ]}
• 個人を特定できない情報（非PII）とは、個人を特定したり、位置情報を追跡したりするために使用できない情報のことです。クッキーやデバイスIDは、非PIIの例です。

• ストリーミングアルゴリズム